Úvod do fyzikálních měření

Úvod do fyzikálních měření (verze 01/2012)

Úvod do fyzikálních měření

Daniel Jezbera

-1-


Úvod Fyzika je exaktní věda o přírodě kolem nás. Pro exaktní popis přírody je potřeba její přesný kvantitativní popis a toho je možné dosáhnout pouze fyzikálním měřením. Proto je součástí studijních programů Katedry fyziky Přírodovědecké fakulty UHK velké množství fyzikálních praktik. Fyzikální měření jsou rozmanitá a jejich metody závisí na oboru (mechanika, termika, elektřina, magnetismus, optika, částicová fyzika a podobně). Společné však mají základní zpracování dat, které se vyučuje v prvním semestru, jako Úvod do fyzikálních měření. Obsahem výuky v tomto semestru je především statistické zpracování naměřených dat a grafická analýza jejích závislostí. Výuka je zaměřená spíše prakticky na zažití postupů při zpracování dat. K tomu je zaměřena i tato studijní podpora, popisuje především jak postupovat při zpracování a je doplněna o návody ke čtyřem jednoduchým měřením, která se během prvého semestru provádí. Teorie se zde většinou vynechává, lze ji nalézt v různé literatuře uvedené na závěr. Tato studijní opora je založena na poznámkách RNDr. Jaroslava Podobského, doplněné o moderní prvky především v oblasti grafické analýzy dat a bohužel zkrácené na rozsah výuky, které je možné poskytnout vzhledem k finančním možnostem vysokých škol.

-2-


OBSAH

-3-


1. ZÁKLADY FYZIKÁLNÍCH MĚŘENÍ 1.1.

Fyzikální veličiny

Fyzika je exaktní věda o přírodě. Jejím základním zdrojem poznání je pozorování. Pozorovat lze buď jevy probíhající v přírodě bez vlivu člověka (například děje ve vesmíru, v atmosféře či v hlouby Země). Dnes je častější pozorování pokusů (experimentů) uspořádaných člověkem, obvykle v laboratoři. Taková měření jsou obvykle opakovatelná a velmi často se skutečně opakovaně provádí. Výsledek pokusu může být buď kvalitativní, nebo kvantitativní. Kvantitativní výsledek je takový, který lze číselně vyjádřit a takový experiment se nazývá měřením. Úkolem fyzikálních měření je popis fyzikálních jevů a vlastností předmětů, které zkoumá fyzika. Velikost sledovaných vlastností a jejich změn se vyjadřuje pomocí fyzikálních veličin. Fyzikální veličiny charakterizují objektivní vlastnosti předmětů a jejich stavu. Lze je kvalitativně rozpoznat od jiných a kvantitativně určit. Dělí se podle povahy na: 1. - extenzivní – takové veličiny vyjadřují množství, mohou být celkem složený z menších částí nebo naopak menší část, ze které se skládá celek. Jsou to například délka, hmotnost, teplo, elektrický náboj, svítivost. 2. – intenzivní – jsou veličiny vyjadřující fyzikální stav. Jsou to například teplota, tlak, elektrické napětí. 3. – protenzivní – veličiny stále plynoucí, jejím představitelem je čas Fyzikální veličiny se vyjadřují ve tvaru: X = {X} . [X], kde X je fyzikální veličina, {X} je číselná hodnota a [X] je jednotka. Například m = 7,5 kg znamená, že hmotnost m má hodnotu 7,5 kg.

1.2.

Fyzikální jednotky

V historii lidstva vzniklo mnoho fyzikálních jednotek. Jejich použití vyplynulo z praktických potřeb, obvykle obchodu. Tak byly zavedeny různé jednotky délkové, objemové a váhové. Byly vázané na státní útvar a měnily se v čase. Jednotky času byly důležité pro běžný život člověka a byly odvozeny od přírodních (astronomických) dějů, základem je rok a den. Rozvoj vědy a techniky v moderní době zapříčinil rozšíření počtu jednotek, jejich zpřesňování, propojení do systémů a standardizaci napříč státy. V současné době je nejrozšířenější a i u nás dlouhodobě používaná Mezinárodní soustava jednotek SI (Système International ďUnités). Tento systém je budován od konce 18. století, je komplexní, je složen z jednotek rozumné velikosti (pro běžnou lidskou i technickou praxi) a jednotky jsou (až na hmotnost) definovány z obecných fyzikálních jevů a konstant.

-4-

Úvod do fyzikálních měření (verze 01/2012) Jednotky v systému SI dělíme na základní, doplňkové, odvozené, násobné a dílčí. Celý systém je vystavěn na sedmi základních jednotkách, k nim byly doplněny 2 jednotky doplňkové. Jednotky základní:

Veličina Název délka hmotnost čas elektrický proud termod. teplota látkové množství svítivost

Značka l, a, r m, M t, τ I, i

Jednotka Rozměrový symbol L M T I

Název

Značka

metr kilogram sekunda ampér

m kg s A

Vyjádření v zákl. jedn. m kg s A

K mol

K mol

T, θ n

θ N

kelvin mol

I, J

J

kandela

cd

cd

1 1

radián steradián

rad sr

1 1

Jednotky doplňkové: rovinný úhel α, β, γ prostor. úhel Ω, ω

Definice základních jednotek se průběžně s postupem vědy mění (zpřesňují a zdokonalují), jejich definici lze nalézt v různé literatuře, pro běžné potřeby studenta postačí například Wikipedie, kde se i promítají změny. Jednotky odvozené (několik příkladů):

Veličina Název

Značka

Jednotka

rychlost zrychlení

v a

Rozměrový symbol -1 LT LT-2

hustota

ρ

ML-3

síla práce elektrické napětí osvětlení

F A, W U E

Název

MLT-2 ML2T-2 L2MT-3I-1

metr za sekundu metr za sekundu na druhou kilogram na metr krychlový newton joule volt

JL-2

lux

-5-

Značka ms-1 ms-2

Vyjádření v zákl. jedn. ms-1 ms-2

kgm-3

kgm-3

N J V

kgms-2 kgm2s-2 kgm2s-3A-1

lx

cdm-2

Úvod do fyzikálních měření (verze 01/2012) Jednotky násobné a dílčí: Jednotkami násobnými a dílčími se míní základní či odvozené jednotky doplněné o předpony, které udávají desítkový násobek, tak aby se vyhnulo použití řádově příliš velkých či malých hodnot. Příkladem může být kilometr km nebo naopak milimetr mm. V tabulce jsou nejčastěji používané předpony a značky písmena před značky v soustavě SI. Název

Značka

Násobek

Název

Značka

Násobek

tera giga mega kilo

T G M k

1012 109 106 103

milo mikro nano piko femto atto

m µ n p f a

10-3 10-6 10-9 10-12 10-15 10-18

1.3.

Fyzikální měření

Fyzikální měření je obecně činnost směřující ke zjištění hodnoty fyzikální veličiny. Člověk se s fyzikálními měřeními setkává v běžném životě, měří svoji výšku, dobu, po kterou trvá nějaká činnost, rychlost jakou jede autem, jeden z prvních úkonů, který se provede s čerstvě narozeným nemluvnětem je jeho zvážení. V takových případech se jedná o jednoduchá, levná a rychlá měření. Naopak ve špičkové fyzice se vyskytují experimenty velmi propracované a nákladné. Avšak kvalitní a přesná měření jsou nezbytně nutná ve všech oblastech techniky a průmyslu dnešní moderní civilizace. Ve fyzice se mluví o řadě různých metod fyzikálních měření. Metody je možné dělit z různých hledisek. Závisí na tom, jaké fyzikální metody se používají, z jakých principů a vztahů se vychází a na vybavení a přístrojích, které se při měření používají. Metody přímé a nepřímé – metody přímé jsou založeny na definici veličiny, typické m například stanovení hustoty ρ, z objemu V a hmotnosti m tělesa ( ρ = ) nebo stanovení V U elektrického odporu R z napětí U a proudu I ( R = ). Naopak nepřímé metody jsou založeny na I různých vlastnostech veličin a jiných vztazích. Příkladem může být stanovení hustoty tělesa pomocí Archimedova zákona, či stanovení elektrického odporu z množství tepla vytvořeného průchodem proudu přes tento odpor. Metody absolutní a relativní – u metod absolutních je výsledek vyjádřen přímo v patřičných jednotkách, například při měření elektrického napětí pomocí voltmetru, či teploty pomocí teploměru. U metod relativních se porovnává velikost měřené veličiny s nějakým etalonem, častými bývají můstkové metody u elektrických měření, ale také měření svítivosti pomocí Bunsenova fotometru. Metody statické a dynamické – liší se z hlediska časové změny měřené veličiny. U statické metody je veličina stálá a její velikost se určuje z klidové polohy měřicího přístroje. Dynamické metody určují hodnotu veličin z periodického pohybu měřicího systému, například gravitační zrychlení z periodického pohybu kyvadla. -6-

Úvod do fyzikálních měření (verze 01/2012) Metody kontaktní a bezkontaktní – Při kontaktních metodách se měřicí přístroj dotýká měřeného tělesa, například délková měřítka, či běžné teploměry. Bezkontaktní metody měří na dálku. Dále je možné dělit metody fyzikálních měření podle oboru – mechanické, termické, elektrické, optické, či akustické. Podle principu se označuje několik speciálních metod: Metoda substituční (nahrazovací) – u této metody se porovnává neznámá veličina s řadou hodnot stejné veličiny a hledá se taková, u které měřicí přístroj ukáže stejnou výchylku. Může to být měření hmotnosti pomocí závaží, nebo stanovení odporu náhradou odporovou dekádou. Metoda kompenzační – zde se měřená veličina kompenzuje stejnou veličinou opačného znaménka. Tato metoda je podobná metodě substituční, ale je možná jen u veličin, které mohou nabývat hodnot kladných i záporných. Kompenzace se může uplatnit například při měření síly, či u obvodů na měření proudu. Metoda interpolační – používá se pro přesné stanovení fyzikální veličiny, když nelze substituční metodou nahradit přesnou hodnotu. Potom se stanoví hodnoty dvou sousedních substitucí a lineární interpolací stanovíme přesnou hodnotu. Příkladem je vážení na rovnoramenných vahách a bude popsáno v Měření č. 4. Metoda postupných měření – tuto metodu lze použít u měření, kde se provádí řada opakovaných měření. Výsledky se potom zapisují do dvou sloupečků, v prvém je první polovina měření a ve druhém zbytek měření. Při zpracování se pak pracuje s rozdíly mezi těmito sloupečky. Typickým příkladem je stanovení doby kmitu, popsané v Měření č. 2. Zde se odečítá 20 hodnot časů po 10 kmitech, pro výpočet se používá rozdíl mezi k+10-tým měřením a k-tým měřením. Výhodou je, že se doba kmitu počítá ze 100 kmitů, ale pro měření stačila doba pouze 200 (20 x 10) kmitů a ne 1 000 kmitů, pokud by se měřilo 10 x 100 kmitů. Běžně se proces fyzikálního měření dělí na tři části: • Příprava měření • Vlastní měření • Zpracování naměřených hodnot Příprava měření probíhá před vlastním měřením, jejím obsahem je především nastudování problematiky ať fyzikálních aspektů měřené veličiny, tak i postupu měření. Dále pak příprava experimentu, zajištění potřebných měřicích přístrojů a pomůcek, jejich sestavení, kalibrace, ozkoušení. Vlastní měření je fyzická experimentální činnost sloužící ke stanovení jedné či více fyzikálních veličin. Při vlastním měření je potřeba postupovat pečlivě, s rozmyslem, zaznamenávat skutečně naměřené hodnoty. Pokud došlo při měření k evidentní chybě je třeba měření zopakovat. Zpracování naměřených hodnot je nezbytnou součástí fyzikálních měření a může být i náročnější nežli vlastní měření. Výstupem zpracování měření by měl být protokol (zpráva) z měření, kde je popsáno, co se měřilo, jak se to měřilo, co se naměřilo, jaké výsledné hodnoty byly vypočteny, s jakou chybou a se závěrečným hodnocením. O zpracování naměřených hodnot pojednává tento studijní materiál. -7-


2. CHYBY MĚŘENÍ Cílem měření je určit velikost fyzikální veličiny, avšak základním problémem měření je, že nikdy nelze měřit přesně, jinými slovy, nikdy nelze naměřit správnou hodnotu! Při fyzikálním měření se tedy experimentátor snaží nalézt velikost fyzikální veličiny co nejbližší skutečné velikosti a pokusit se stanovit s jakou přesností tuto hodnotu získal. Chyby měření lze dělit podle různých hledisek, nejdůležitější dělení je podle typu na chyby soustavné a chyby náhodné.

2.1.

Chyby soustavné

Chyby soustavné (nebo také systematické) jsou chyby, které se opakují při každém opakovaném měření. Obvykle pramení z metody měření, z vlastností měřicích přístrojů nebo je zdrojem sám pozorovatel. Při řešení fyzikálních problémů se problém obvykle zjednodušuje nějakým modelem, který bude snadněji řešitelný. Podobně, při měření fyzikálních veličin, obvykle měřicí postup nepostihne všechny fyzikální aspekty, o řadě vlivů se předpokládá, že jsou zanedbatelné. Příkladem může být zanedbání vztlaku vzduchu při vážení tělesa, nahrazením matematického kyvadla za kyvadlo fyzikální, zanedbáním elektrického odporu u vodičů u elektrických měření a podobně. Takové soustavné chyby lze eliminovat lepším postupem měření, odstraněním zanedbání nebo korekcemi. Při přípravě měření a zpracování naměřených hodnot je třeba velikost takových chyb vyhodnotit a diskutovat. Žádný měřicí přístroj neměří zcela přesně, a to ani správně seřízený a pravidelně kontrolované přístroje. Vyskytuje se zde jednak drobná odchylka v kalibraci, která je v rámci přesnosti nastavení a vedle toho drobné fluktuace výsledku, které již spadají do problematiky chyb náhodných. Chyby měřicích přístrojů lze eliminovat použitím kvalitnějších přístrojů, ale vždy je třeba s drobnou chybou počítat a to bude popsáno v kap. 2.4. V literatuře se mezi zdroje soustavných chyb zařazuje i pozorovatel. Mohou to být chyby jako je zpoždění dané reakční dobou nebo špatný úhel pohledu při odečítání z ručkových měřidel. Takové chyby jsou již spojeny s chybami náhodnými. Špatný odečet ze stupnice lze dokonce považovat za chybu hrubou, která by se neměla vyskytovat. Pozdní zmáčknutí stopek při měření času je poněkud komplikovanější problém. Člověk při vnímání do určité míry předjímá budoucnost a tudíž u očekávaných událostí ke zpoždění nedochází (kmitání kyvadla, doběh běžce), naopak u dějů neočekávaných ke zpoždění dojde a samozřejmě se při mačkání stopek projevují drobné náhodné fluktuace. Nejlépe lze vliv pozorovatele odstranit automatizací měření.

2.2.

Chyby náhodné

Chyby náhodné (někdy označované jako statistické) vznikají drobnými proměnnými vlivy na měření, které nelze odstranit nebo alespoň částečně eliminovat. Mohou to být drobné chyby dané pozorovatelem (některé diskutované v předchozí kapitole) drobné náhodné chyby měřicích přístrojů, ale i vnější vlivy jako jsou otřesy či elektrické šumy. Drobně se může měnit i měřená veličina, například měřený elektrický proud i tlak mají nezanedbatelný šum, -8-

Úvod do fyzikálních měření (verze 01/2012) reálné obdélníky mají každou stranu trochu odlišnou. Obzvláště velké náhodné chyby jsou u biofyzikálních měření, protože každý organismus je poněkud odlišný. Z definice se náhodné chyby projevují tak, že při opakovaných měření se výsledek liší. Proto se s těmito chybami pracuje tak, že se měření několikrát opakuje (běžné je 10x nebo 5x) a výsledky se zpracovávají statisticky. Experimentátor pak musí z naměřených výsledků určit hodnotu nejbližší ke skutečné hodnotě a vyhodnotit s jakou přesností se měřilo. Pokud se provede jedno měření, potom naměřená hodnota má hodnotu x a od skutečné (neznámé) hodnoty x0 se liší o chybu ε ε = x − x0 . (2.1) Chyba (odchylka) ε je náhodná proměnná, která může nabývat hodnot od -∞ do +∞, ale nejčastěji se vyskytuje v blízkosti nuly. Náhodnými proměnnými se zabývá teorie pravděpodobnosti a matematická statistika, je to problematika poměrně komplikovaná, pro lidské myšlení těžko uchopitelná a v tomto studijním materiálu není prostor ji jakkoliv rozebírat. Nicméně v běžném lidském povědomí je znám pojem Gaussovo normální rozdělení, které je popsáno Gaussovou křivkou a tomuto rozdělení podléhá i rozdělení pravděpodobnosti chyby ε. Normální rozdělení je popsáno funkcí ε2

− 2 1 p(ε ) = e 2σ σ 2π

(2.2) a graf této funkce je na obr. 2.1.

Obr. 2.1 – Gaussovo normální rozdělení. Křivky pro 2 hodnoty směrodatné odchylky σ. Plocha nad intervalem udává pravděpodobnost, že odchylka naměřené hodnoty od skutečné bude v tomto intervalu.

-9-

Úvod do fyzikálních měření (verze 01/2012) Tato funkce vyjadřuje rozdělení pravděpodobnosti p(ε), náhodné proměnné ε, kde parametr σ se nazývá směrodatná odchylka nebo také střední chyba. Z analýzy průběhu je možné zjistit, že to je spojitá funkce, symetrická podle svislé osy, která má maximum v bodě 0 a v -∞ i +∞ má hodnotu 0. Šířka vrcholu grafu této funkce je dána velikostí směrodatné odchylky σ, čím je σ menší tím je graf užší a maximum vyšší. Ostatní konstanty ve funkci mají hodnotu takovou, že celková plocha pod křivkou má hodnotu 1. Je asi důležité zdůraznit, že hodnota p(ε) není pravděpodobnost toho, že se vyskytne chyba ε, ale hustota pravděpodobnosti. Pravděpodobnost P výskytu ε je vždy v nějakém b

intervalu (například <-1,1) a velikost této pravděpodobnosti je P = ∫ p(ε )dε , je to tedy a

velikost plochy pod Gaussovou křivkou v intervalu . Směrodatnou odchylku lze pak interpretovat tak, že pravděpodobnost, že chyba ε bude v intervalu <-σ,σ> bude mít hodnotu P=68,269%. Je vhodné poznamenat, že pravděpodobnost pro ε rovno přesně nějaké hodnotě, je nulová. Pokud by se provedlo nekonečné (nebo alespoň velmi velké) množství měření, bylo by možné vytvořit graf rozdělení p(ε) a z jeho maxima určit skutečnou hodnotu měřené fyzikální veličiny. Nekonečně mnoho měření nelze provést, běžný počet měření bývá 10, z nich nelze stanovit přesnou hodnotu, ale udělat velmi dobrý odhad udělat lze. S pomocí matematické statistiky lze odvodit, že správné hodnotě x0, se nejblíže blíží aritmetický průměr x z provedených měření, které měly hodnotu xk a jejich počet byl n. Potom platí 1 n x0 ≈ x = ∑ x k n k =1 (2.3) Tento vztah je jedním z nejdůležitějších pro zpracování naměřených hodnot. Aritmetický průměr bývá považován za správnou hodnotu. Také je třeba vyhodnotit jak blízko je skutečná hodnota měřené fyzikální veličiny. V praxi se to řeší tak, že se určí interval v okolí průměrné hodnoty, ve kterém se s předem danou pravděpodobností nachází skutečná hodnota. Vhodným parametrem pro stanovení velikosti takového intervalu by mohla být směrodatná odchylka z normálního rozdělení, ta je však definována pro nekonečný počet měření. Při fyzikálních měření se běžně provádí několik (typicky 10) měření. Pro vyhodnocení náhodných chyb se používá výběrová směrodatná odchylka aritmetického průměru s x n

sx =

∑ (xk − x )2 k =1

n(n − 1)

n

=

∑∆ k =1

2 k

n(n − 1)

,

(2.4) kde odchylka ∆ k je ∆ k = xk − x (2.5) Této výběrové směrodatné odchylky aritmetického průměru lze použít pro stanovení tzv. intervalu spolehlivosti.

- 10 -


Interval spolehlivosti je interval, ve kterém se očekává skutečná hodnota měřené veličiny, s předem danou pravděpodobností P. Pravděpodobnost P bývá 68,3%, 95%, 99%, podle potřeby. Nemůže být 100%, protože pro takovou jistotu by musel být interval spolehlivosti nekonečný. Velikost intervalu spolehlivosti je x − t P ,n s x , x + t P ,n s x , kde s x je výběrová směrodatná odchylka aritmetického průměru a t P ,n je tak zvaný Studentův součinitel. Tento součinitel je závislý na pravděpodobnosti P a počtu měření n. Je odvozený na základě Studentova rozdělení a poměrně komplikovaně vypočitatelný, takže pro jeho výpočet je třeba počítač, což v dnešní době není problém, nebo použít tabelované hodnoty. V tabulce 2.1 je několik důležitých či zajímavých hodnot Studentova součinitele. Důležité jsou hodnoty tohoto součinitele pro počet měření 5 a 10, protože toto bývá neběžnější počet měření. Z tabulky je vidět, že pro pravděpodobnost P = 68,3% a počet měření 5 a více se Studentův koeficient blíží k 1 a interval spolehlivosti je dán pouze výběrovou směrodatnou odchylkou aritmetického průměru. Studentův koeficient pro počet měření 10 a více se již příliš nemění a ani směrodatná odchylka již příliš nezávisí na zvyšujícím se počtu naměřených hodnot, takže nemá smysl měřit více než 10x. Studentův koeficient lze vypočítat i pro pravděpodobnost vyšší než 99%, v tom případě však velmi rychle roste a opět ztrácí smysl.

n 3 5 10 100

tP,n P = 90% 4,30 2,78 2,26 1,98

P = 68,3% 1,32 1,15 1,06 1,00

P = 99% 9,92 4,60 3,25 2,63

Postup pro stanovení náhodných chyb Mechanický postup pro stanovení výsledku a náhodných chyb lze rozdělit do 5 kroků: 1) Naměříme potřebnou fyzikální veličinu několikrát za sebou, běžně to bývá 10x, v případě větší časové nebo finanční náročnosti pouze 5x. 2) Vypočteme aritmetický průměr z naměřených hodnot podle vztahu (2.3). 3) Vypočteme odchylky ∆ k a jejich druhé mocniny 4) Vypočteme výběrovou směrodatnou odchylku aritmetického průměru podle vztahu (2.4) 5) Zapíšeme hodnotu výsledku ve tvaru x = ( x ± s x )[x ] , kde [x] znamená, že na tomto má být patřičná jednotka. Příkladem může být m=(5,86±0,05)kg. Poznámka: Přesnější by bylo zapisovat výsledek ve tvaru x = ( x ± t P ,n s x )[x ], ale Studentův koeficient pro běžně používanou pravděpodobnost P = 68,3% se blíží nule a potom lze směrodatnou odchylku považovat za absolutní chybu měření. V případě požadavku na vyšší pravděpodobnost P, pak je nutné se Studentovým koeficientem počítat.

- 11 -


Zaokrouhlování chyb a výsledků měření je dáno dohodou a do jisté míry se u různých autorů liší. Zaokrouhlovat se začíná u chyby, která se zaokrouhluje na jednu platnou číslici. S výjimkami, když hodnota chyby začíná na jedničku nebo když se výsledku použije k dalším výpočtům, potom se zaokrouhluje na 2 platné číslice. Chyba se navíc zaokrouhluje od 3 výše. Aritmetický průměr se potom zaokrouhluje na stejný počet desetinných míst jako chyba.

Příklad: Při stanovení ohniskové vzdálenosti tenké čočky byla 10x naměřena vzdálenost a mezi předmětem a čočkou tak, že se pokaždé obraz zaostřoval. V tabulce 2.1 jsou postupně sloupečky s číslem měření, naměřenou hodnotou a, pod tímto sloupečkem je průměrná hodnota a , dále sloupeček s rozdílem ∆ k = ak − a , pod kterým je kontrolní součet ∑ ∆ k , který je podle očekávání roven 0 a nakonec je sloupeček s kvadráty ∆2k , pod ním jejich součet.

Tabulka 2.1 – Měření vzdálenosti mezi předmětem a tenkou čočkou

∆k cm

a cm

k 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

19,1 18,5 19,2 19,1 18,8 18,9 19 19,4 18,4 18,9

0,17 -0,43 0,27 0,17 -0,13 -0,03 0,07 0,47 -0,53 -0,03 a = 18,93 cm ∑ ∆ k = 0 cm

∆2k cm 2 0,0289 0,1849 0,0729 0,0289 0,0169 0,0009 0,0049 0,2209 0,2809 0,0009 2 ∑ ∆ k = 0,841 cm

Sumy kvadrátů se využije pro výpočet směrodatné odchylky. n

sa =

∑∆ k =1

2 a

n(n − 1)

=

0,841 = 0,096667 ≅ 0,10 10 ⋅ (10 − 1)

Výsledná vzdálenost potom bude a = (18,93±0,10) cm. Při hodnocení přesnosti měření se zavádí i relativní chyba měření δr jako podíl chyby absolutní s x a aritmetického průměru x

δr =

sx . x (2.6)

- 12 -


2.3 Zpracování chyb nepřímých měření Nepřímá měření jsou měření, kdy se přímo neměří požadovaná fyzikální veličina, ale tuto veličinu je třeba dopočítat ze známého vztahu. Příkladem může být stanovení objemu kvádru V ze znalosti velikosti 3 hran a, b, c (V=abc) nebo stanovení elektrického odporu R U z velikosti proudu I a napětí U ( R = ). Obecně lze výpočet nepřímých měření popsat I vztahem u = u ( x1 , x2 , x3 ,...) , (2.7) kde u je funkce proměnných x1, x2, x3, atd. . Tyto proměnné jsou naměřené a je u nich stanovena chyba, takže je lze vyjádřit ve tvaru x1 = ( x1 ± s x1 ) , x2 = ( x2 ± s x 2 ) , x3 = ( x3 ± s x 3 ) , atd.. Cílem je určit nejpravděpodobnější hodnotu fyzikální veličiny u a k tomu určit i její chybu, aby ji bylo možno vyjádřit opět ve tvaru u = (u ± su ) . Nejpravděpodobnější hodnota vypočtené hodnoty u, se vypočte dosazením nejpravděpodobnějších hodnot dosazených proměnných do funkce (2.7) u = u ( x1 , x2 , x3 ,...) . (2.8) Výpočet chyby nepřímých měření je výrazně komplikovanější. V teorii chyb fyzikálních měření se mluví o hromadění chyb. Rozlišují se lineární zákon hromadění chyb a kvadratický zákon hromadění chyb. Lineární zákon hromadění chyb se používá v případě, že je potřeba nalézt maximální chybu, která může vzniknout při hromadění chyb. Obvykle to je v případech, když převažují chyby vyplývající z přesnosti měřicích přístrojů (viz kapitola 2.4). Počítá se podle vztahu

( su ) max =

∂u ∂u ∂u s x1 + sx2 + sx3 + ⋅ ⋅ ⋅ ∂x1 ∂x2 ∂x3

(2.9) Kvadratický zákon hromadění chyb počítá nejpravděpodobnější chybu nepřímých měření, která je menší než při použití lineárního zákona hromadění chyb. Jeho použití je ve fyzikální praxi častější. 2

2

2

 ∂u  2  ∂u  2  ∂u  2  s x 3 + ⋅ ⋅ ⋅  s x1 +   s x 2 +  su =   ∂x1   ∂x2   ∂x3  (2.10) Vztah s parciálními derivacemi vypadá poměrně komplikovaně a pro běžné použití je asi trochu komplikovaný. Je možné odvodit několik vztahů, pro různé speciální případy funkčních závislostí a pomocí nich jednoduše mechanicky počítat chyby nepřímých měření. Vzhledem k tomu, že většinou vztahy pro výpočet nepřímých měření bývají jednoduché skládající se z násobení, dělení, mocnin, sčítání a odčítání, je možné se obvykle derivování vyhnout. - 13 -

Úvod do fyzikálních měření (verze 01/2012) Pro lineární funkci u = kx s konstantou k, je možné odvodit, že směrodatná odchylka su = ks x (2.11) Slučováním naměřených veličin se míní sčítání nebo odčítání u = x1 ± x2 ... , směrodatnou odchylkou bude odmocnina ze součtu kvadrátů směrodatných odchylek proměnných

su = s x21 + s x22 ... (2.12) Při násobení nebo dělení ( u =

x1 x2 ) je relativní chyba výsledku odmocninou ze součtu x3

relativních chyb naměřených 2

2

2

s  s  s  s δ u = u = δ x21 + δ x22 + δ x23 =  x1  +  x 2  +  x 3  . u  x1   x2   x3  (2.13) Tento vztah lze zobecnit pro mocninné funkce u = x1a1 ⋅ x2a2 ⋅ x3a3 ⋅ ... ⋅ xnan potom pro relativní chybu platí 2

n  s   su    = ∑  ak k  xk  u  k =1 

2

(2.14)

Příklad: Mějme funkční závislost

E=

F ⋅ l3 , 4 ⋅ y ⋅ b ⋅ h3

kde E = ( E ± s E ) , F = ( F ± s F ) , l = (l ± sl ) , y = ( y ± s y ) , b = (b ± sb ) a h = (h ± sh ) Potom po dosazení do (2.14), bude relativní chyba výsledné veličiny 2

2 2 2 2 sE  s F   sl   s y   s b   s h  δE = =   +  3  +   +   +  3  = E F   l   y  b   h 

(δ F )2 + (3δ l )2 + (δ y )2 + (δ b )2 + (3δ h )2

Poznámka: Ze vztahu pro slučování veličin (2.12) je vidět, že i při odečítání chyba měření roste, důsledkem může být extrémní nárůst chyby výsledné veličiny. Například pokud jsou naměřena dvě napětí U1=10 V a U2=11 V, obě s chybou 0,01 V, tedy s relativní chybou 0,1 %. Potom chyba pro rozdíl ∆U = U2 - U1 = 1 V bude

s∆U = sU2 2 + sU21 = 2 ⋅ 0,012 ≅ 0,014 V, ovšem relativní chyba pro tento rozdíl vyroste na

- 14 -


s∆U 0,014 = = 0,014 . Relativní chyba vzrostla z desetiny procenta na procento a ∆U 1 pokud by byl rozdíl naměřených veličin menší, může chyba vzrůst na desítky procent. Je potřeba navrhovat fyzikální měření tak, aby se u nepřímých měření nevyskytovaly rozdíly blízkých naměřených hodnot.

δ ∆U =

2.4 Chyby měřidel Měřidla jsou technické prostředky sloužící pro měření. Dělí se na míry a měřicí přístroje. Míry jsou jednoduchá měřidla, která odpovídají jedné, či několika fyzikálním veličinám. Jsou to například nepohyblivá délková měřítka, závaží, etalony, odporové dekády. Měřicí přístroje jsou měřidla, kde jsou pohyblivé části nebo elektronika. Chyby měřidel jsou jak soustavné tak i náhodné. Soustavnou chybou může být špatná kalibrace, posunutá stupnice, odlišná hodnota závaží od jejich nominální hodnoty a řada dalších. Náhodnými chybami jsou drobné otřesy, změny teploty, či tlaku, elektronické šumy, digitální šumy a podobně. Záměnou měřidla za kvalitnější lze chyby zmenšit, ale nikdy nelze odstranit chyby zcela. Náhodné chyby lze samozřejmě eliminovat opakovaným měřením. U měřidel se definuje přesnost měřidla, která udává schopnost měřidla udávat za stanovených podmínek (teplota, vlhkost, tlak a podobně) hodnoty blízké skutečné hodnotě fyzikální veličiny. Přesnost měřidla charakterizuje jeho kvalitu a je udávána výrobcem. Chyba měřidla je charakterizována největší přípustnou chybou m, ta bývá obvykle uvedena výrobcem měřidla. Analogicky k relativní chybě pro náhodné chyby se definuje relativní chyba chyby měřidla m δm = , Z (2.15) kde Z je měřidlem naměřená hodnota veličiny. Pokud není největší přípustná chyba uvedena výrobcem, potom lze tuto chybu brát jako zlomek nejmenšího dílku na stupnici (polovina nebo celý dílek). U elektrických analogových měřicích přístrojů se udává relativní dovolená mezní chyba p, která se uvádí v procentech na přístroji. Potom lze vypočítat největší mezní chybu m pro rozsah přístroje Zm jako p (% ) m = Zm . 100 (2.16) Celková chyba měření se skládá jednak z chyby náhodné, kterou lze vyjádřit směrodatnou odchylkou s x nebo relativní chybou δs a chyby měřidla, kterou charakterizuje největší přípustná chyba m nebo její relativní chyba δm. Ačkoliv je největší přípustná chyba brána jako mezní a tudíž větší než směrodatná odchylka, lze zhruba celkovou relativní chybu δc stanovit jako

δ c = δ s2 + δ m2 . (2.17)

- 15 -

Úvod do fyzikálních měření (verze 01/2012) V praxi se ukazuje, že podle druhu měření bývá jedna z výše uvedených chyb vůči druhé zanedbatelná.

- 16 -


3. GRAFICKÉ ZPRACOVÁNÍ DAT V praxi fyzikálních měření je časté měření, či stanovování závislostí jedné fyzikální veličiny na jedné či více dalších. Takové závislosti se zobrazují graficky, což umožňuje lepší představu o stanovených průbězích a využít je pro stanovení dalších fyzikálních veličin.

3.1.

Grafy závislostí naměřených fyzikálních veličin

Prvním přiblížením pro představu o naměřených průbězích fyzikálních měření dává graf. Grafy se ještě nedávno kreslily ručně na papír, dnes je zcela běžné vytváření grafů na počítači. Následující text bude psán obecně, v případě nutnosti se zdůrazní, že text se vztahuje konkrétně k ručnímu nebo počítačovému zpracování. Pro to aby mohla být vytvořena grafická závislost naměřených fyzikálních veličin, je třeba nejprve tyto fyzikální veličiny naměřit jako dvojice (nebo obecně n-tice) zároveň naměřených hodnot [x1,y1], [x2,y2],...,[xn,yn]. U měření se musí garantovat, aby měřené veličiny u každé dvojice byly měřeny zároveň nebo při naprosto shodných podmínek. Získané body se obvykle zaznamenávají do pravoúhlých (kartézských souřadnic). Občas se objevují i grafy polární, které jsou vhodné pro zobrazování veličin šířících se z bodového zdroje. Poněkud složitější je znázorňování funkčních závislostí, které závisí na více než jedné naměřené veličině. V dvourozměrných souřadnicích je možné část veličin brát jako parametr. Pro třírozměrné grafy je možné použít některý z dostupných počítačových programů pro zpracování dat. Kreslení dvourozměrných grafů z naměřených nebo vypočtených veličin je v zásadě shodné se zásadami kreslení grafů v matematice. Nejprve se nakreslí souřadnice s vhodnou stupnicí a rozsahem, do souřadnic se zakreslí naměřené hodnoty jako body a mezi nimi se proloží křivka funkční závislosti, eventuelně se pro jednotlivé body vyznačí stanovené chyby. Souřadnice jsou obvykle vybrány tak, že na vodorovné ose je nezávislá proměnná a na svislé proměnná závislá. V případě měření veličin to může být tak, že nezávislá proměnná je fyzikální veličina, která se při měření nastavuje a závislá proměnná je měřená fyzikální veličina. V praxi mohou být jak nezávislá tak závislá proměnná měřené veličiny a vybrání os v grafu spíše myšlenkově naznačuje jejich závislost. Souřadnice musí být označeny veličinou a její jednotkou. Je zvykem, že jednotka se od veličiny odliší umístěním do hranatých nebo kulatých závorek. Tento zápis však dnes neodpovídá normě, jednotky by měly být od jednotek odděleny vodorovnou čárou nebo čárkou. Vzhledem k tomu, že zápis se závorkami využívají různé programy, tak je tolerován. Stupnice v grafu bývají obvykle lineární, o nelineárních stupnicích bude zmínka později. Rozsah hodnot na stupnici odpovídá rozsahu hodnot naměřených nebo takových, které jsou vhodné pro zobrazení nějaké myšlenky. Není estetické ani smysluplné, aby se nakreslené hodnoty krčily někde v koutku. Značky označující naměřené hodnoty mohou mít různý tvar, bývají to křížky, tečky, plusy, kolečka, kosočtverce a podobně a mohou mít i různou barvu. Tvar či barva značek - 17 -

Úvod do fyzikálních měření (verze 01/2012) odlišují různé závislosti. Křivky závislostí mohou mít různou tloušťku, různou barvu a mohou být různě přerušované. Tyto křivky nesmí propojovat naměřené body. Naměřené body nikdy přesně neodpovídají skutečným hodnotám, jsou vždy naměřeny s nějakou (třeba malou) chybou. Propojení těchto bodů tedy neodpovídá skutečnému průběhu. Nejlepší vyjádření skutečného průběhu lze vyjádřit pomocí regresní funkce tomu bude věnována kapitola 3.3. Nouzově lze řešit kreslením grafů od ruky nebo tím, že se křivka vůbec nekreslí a závislost se vyznačuje jenom body.

Obr. 3.1 – Graf závislosti osvětlení E na vzdálenosti r. Vytvořeno pomocí programu MATLAB 7.1.

Příklad:

Na obrázku 3.1 je graf závislosti osvětlení E na vzdálenosti od zdroje bodového I světla r. Tato závislost pro kolmou měřicí plošku je z teorie E = 2 , kde I je svítivost zdroje. r 40,72 Proto program MATLAB nalezl optimální regresní funkci E = 10,42 + 2 (blíže viz r kapitola 3.2). Naměřené body jsou vyznačeny křížkem, je vidět, že neleží přesně na vypočtené křivce.

3.2 Regresní funkce Regresní funkce jsou v dnešní době velmi důležitou součástí analýzy grafických dat. Smyslem regrese je najít parametry předem dané funkce, aby se co nejvíce blížila naměřeným bodům. Vypočtení těchto parametrů je založené na složité teorii a je většinou velmi komplikované, obvykle je nutné použít numerických metod a výpočetní techniky. Nejčastější metodou pro jejich výpočet je metoda nejmenších čtverců, kdy se hledá nejmenší součet

- 18 -

Úvod do fyzikálních měření (verze 01/2012) kvadrátů vzdálenosti mezi regresní funkcí a naměřenými hodnotami. Předmětem této kapitoly však není teorie, ale praktický postup. V českém jazyce se používá pojem regrese, ale v poslední době se začíná vyskytovat pojem fitování z anglického slova fit. V české variantě tabulkového procesoru MS Excel se používá pojem trend funkce. Pro výpočet regresní funkce je třeba nejprve určit vhodnou funkci, kterou se mají naměřené body proložit. Běžně se používají funkce lineární, polynomy, exponenciální, goniometrické, eventuelně další. Optimální je, pokud je funkční závislost známa z fyzikální podstaty, potom se použije této funkce. Pro proložení body neznámé funkční závislosti, je možné použít polynom vhodného stupně. Existují matematické postupy pro vyhodnocení jaký stupeň polynomu je postačující, pro účely fyzikálních praktik postačí stupeň odhadnout. Využití regrese pro stanovení parametrů funkční závislosti - programy pro výpočty regresních funkcí především počítají jejich parametry, což je jedním z hlavních výstupů grafické analýzy. Postup je možný ukázat na příkladu z kapitoly 3.1. Zde je na obrázku 3.1 zakreslena závislost I E= 2, r kde r je vzdálenost čidla světla od zdroje, I je svítivost a E je osvětlení. V programu MATLAB se provedl regresní výpočet pro obecnou funkci b E =a+ 2 . r Je zřejmé, že parametr b bude odpovídat svítivosti I. Parametr a nemá fyzikální smysl, vyplývá z chyby měření, jak z chyb náhodných, tak špatné kalibrace měřicího systému. Z vypočtené regresní funkce vyplývá, že svítivost zdroje je 40,72 cd.

Interpolace a extrapolace – proložení křivky mezi naměřenými body se nazývá interpolací, protažení této křivky mimo naměřený rozsah se nazývá extrapolací. Je zřejmé, že nejvhodnější postup pro vytvoření těchto funkcí je pomocí regrese. Interpolace a extrapolace je však třeba používat opatrně. Pokud je známa fyzikální závislost mezi dvěma fyzikálními veličinami, je možné v intervalu, kde závislost platí, použít jak interpolací, tak extrapolací. Mimo naměřené hodnoty a interval, kde není jisté, že závislost platí nelze extrapolace použít. Složitější je situace, pokud není fyzikální funkční závislost známa. Zde je nepřijatelné použití extrapolace. Funkce, obvykle polynom, kterou se body prokládají, se může okamžitě za krajním bodem od skutečného průběhu rychle vzdalovat. I u interpolací je třeba být opatrný, mezi naměřenými body mohou být úzké píky, které lze naměřit pouze měřením jemnějšími kroky. Je třeba zvážit fyzikální pozadí jevu, zda se zde takové píky nemohou vyskytovat. Zde je vhodné poznamenat, že odlišné, ale vhodné regresní funkce mají v naměřeném intervalu velmi podobný průběh, mimo něj se mohou silně lišit. Programy pro výpočet regresních funkcí – existuje celá řada programů, které umí počítat regresní funkce, jsou to specializované programy pro matematické výpočty, pro zpracování fyzikálních měření, tabulkové kalkulátory i různé zdarma šířené programy.

- 19 -

Úvod do fyzikálních měření (verze 01/2012) Běžně se student asi nejčastěji setká s tabulkovým kalkulátorem MS Excel. Regrese se zde najde v nástrojích grafu pod pojmem spojnice trendu, bohužel v různých verzích MS Excel se ovládání poněkud liší. Program umožňuje prokládat regresní funkce lineární, polynomické, exponenciální, logaritmické, mocninné a klouzavý průměr. Program umožňuje i zobrazit vypočtenou funkci. Poněkud nešťastný je výpočet exponenciální funkce, která se často ve fyzice vyskytuje. Vypočítává se pouze ve tvaru y=a*exp(b*x), chybí zde lineární koeficient c, což použití pro prokládání naměřených závislostí skoro vylučuje. Populární matematický program MathWorks MATLAB je vybaven výkonným nástrojem pro regresní analýzu dat, umožňuje provést regresi běžných funkcí nebo si definovat vlastní funkci. Kreslicí program gnuplot umožňuje počítat a kreslit regresní funkce k naměřeným datům. Regresemi jsou vybaveny různé programy pro měření a zpracování dat pomocí počítače, mohou to být programy určené pro školy, jako jsou CMA Coach nebo Vernier LabPro, nebo výkonné programy pro profesionální vědeckotechnické použití jako je National Instruments LabVIEW.

3.3 Grafy s nelineárními stupnicemi Jak bylo uvedeno v kapitole 3.1, grafy fyzikálních měření bývají obvykle kresleny s lineárními stupnicemi na vodorovné i svislé ose. Někdy se však z různých důvodů používají stupnice nelineární. Důvodem pro použití logaritmické stupnice na vodorovné ose (nezávislá proměnná) může být požadavek na dlouhý rozsah přes několik řádů. Typické to bývá v elektronice, kde na vodorovné ose je frekvence. Jindy je vhodná logaritmická stupnice na svislé ose, když se udává velikost veličiny v decibelech. Někdy bývá výhodné transformací stupnice dosáhnout lineárního průběhu grafu. Důvodem může být, že je k dispozici software pouze pro lineární regresi nebo se proložení naměřených bodů provádí pouze pomocí pravítka. V příkladě z kapitoly 3.1 se na vodorovnou I osu vynese hodnota 1/r2, tím se funkce E = 2 převede na lineární funkci E = a + bx . Na obr. r 3.2 je lineární graf. Z regresního výpočtu vychází a=10,42 a b=4,72, tyto koeficienty odpovídají již dříve nalezeným z nelineární regrese.

- 20 -


Obr. 3.2 - Graf závislosti osvětlení E na 1/r2. Vytvořeno pomocí programu MATLAB 7.1

- 21 -


ÚLOHY K MĚŘENÍ Úloha č.1 - Měření objemu tužky 1) Pomůcky: ořezaná tužka, posuvné měřítko, mikrometr

2) Teorie: Ořezaná tužka je jednoduchý geometrický útvar, který lze rozdělit na 2 části, tělo tužky je šestihranný hranol o objemu V1 a poněkud zdeformovaný kužel u špičky tužky. Objem hranolu lze vypočítat z plochy podstavy S1 a jeho výšky v1

V1 = S1v1 . (5.1) Plocha podstavy podle obr. 5.1 je 1 d 6 3 S1 = 6 s = sd = sd . 2 2 4 2 (5.2) Z Pythagorovy věty je

s d s2 d 2 s2 = ( )2 + ( )2 = + , 2 2 4 4 z toho lze vyjádřit

s2 =

d2 d ⇒s= . 3 3 (5.3)

Po dosazení (5.3) do (5.2) bude

S1 =

3 3 d 3 2 sd = d= d 2 2 3 2 (5.4)

Dosazením (5.4) do (5.1) se získá objem vlastního těla tužky - 22 -


V1 =

3 2 d v1 ≅ 0,866d 2 v1 2 (5.5)

Ořezanou špičky tužky si lze představit jako kužel, který však nemá přesný geometrický tvar, jednak má mírně ořezanou podstavu a samozřejmě špička není zcela ostrá. Objem kuželu V2 je

V2 =

1 S 2 v2 . 3 (5.6)

Vzhledem k složitému tvaru ořezání šestibokého hranolu není jednoduché stanovit přesný objem špičky, avšak na první pohled je jasné, že vliv tohoto ořezání je poměrně malý a stanovením vhodného poloměru podstavy kuželu lze tuto systematickou chybu zanedbat. d a s viz obr. 5.1. Kužel Za vhodný poloměr r lze považovat aritmetický průměr hodnot 2 s podstavou s, je dokonalý kužel, který by vzniknul ořezáním kruhové tužky o poloměru s. a d kužel s podstavou o poloměru je největší dokonalý kužel u ořezání šestiboké tužky. 2 Poloměr r tedy bude

d +s d + 2s r= 2 = 2 4 (5.7) a po dosazení (5.3) do (5.7) bude

d 3 = 2+ 3 d 4 4 3

d +2 r= a

(2 + 3 ) =

2

r

2

16 ⋅ 3

d 2 = 0,290d 2 . (5.8)

Plocha S2 podstavy redukovaného kužele bude tedy S 2 = πr 2 = π ⋅ 0,29d 2 (5.9) - 23 -

Úvod do fyzikálních měření (verze 01/2012) A po dosazení (5.9) do (5.6) bude 1 V2 = π ⋅ 0,29d 2 v2 ≅ 0,304d 2 v2 . 3 (5.10) Celkový objem tužky pak bude V = V1 + V2 ≅ (0,866v1 + 0,304v2 )d 2 . (5.11) Celkovou chybu stanovení objemu ořezané tužky lze vypočítat podle 2.10 potom bude 2

  ∂V   ∂V   ∂V sV =  s d  +  sv1  +  sv2   ∂d   ∂v1   ∂v2  2

2

Po dosazení z (5.11) bude

sV =

[(0,866v1 + 0,304v2 )2dsd ]2 + (0,866d 2 sv )2 + (0,304d 2 sv )2 1

2

3) Úkol: Cílem práce je procvičení zpracování naměřených dat. Vlastní měření je jednoduché. Je třeba 10x změřit tloušťku tužky d a délky v1 a v2. U naměřených hodnot stanovit průměr a chybu měření. Nakonec, podle vztahů z teoretické části, dopočítat objem tužky spolu s chybou stanovení objemu.

4) Postup: Pomocí posuvného měřítka změřte 10 x délku neořezané části tužky v1 a délku její ořezané části v2. Pomocí mikrometru změřte 10 x tloušťku tužky. Všechny rozměry měřte na různých místech tužky, tak aby se maximálně eliminovaly nerovnosti vzniklé při výrobě a používání tužky. Naměřené hodnoty zapište do vhodných tabulek, vypočítejte průměrné hodnoty a chyby náhodné. Pomocí vztahů v teoretické části dopočítejte objem tužky a celkovou chybu stanovení objemu. Diskutujte zdroje chyb měření.

- 24 -

Úvod do fyzikálních měření (verze 01/2012) Tabulka 5.1 – vhodná tabulka pro zaznamenání hodnot měření tužky

i

∆2x

∆x

x

1 . . 10 x

∑ ∆x

i

i

∑∆ x 2

i

i

- 25 -


Úloha č.2 – Stanovení gravitačního zrychlení z kyvů matematického kyvadla – metoda postupných měření 1) Pomůcky: matematické kyvadlo (plastiková kulička zavěšená na vlasci na stojánku), délkové měřítko, stopky

2) Teorie: Matematické kyvadlo je kyvadlo, které má veškerou hmotnost soustředěnou do malého hmotného bodu na konci dokonalého závěsu (nemá hmotnost, neprodlužuje se, nemá aerodynamický odpor atd.) délky l, které se kývá jen ve velmi úzkém rozmezí. V praxi to je malá kulička, zavěšená na tenkém vlasci, který je upevněn na stojánku. Doba kmitu τ, takového kyvadla je

τ = 2π

l , g (5.12)

kde g je gravitační zrychlení. Pokud se tedy stanoví přesně doba kmitu kývání matematického kyvadla a přesná délka závěsu, lze vypočítat hodnotu gravitačního zrychlení. Ze vztahu (5.12) lze vyjádřit

g=

4π 2

τ2

l. (5.13)

3) Úkol: Cílem je stanovit hodnotu gravitačního zrychlení matematického kyvadla z délky závěsu a doby kmitu stanovené metodou postupných měření.

4) Postup: Sestavte stojánek s matematickým kyvadlem, délku závěsu nastavte přibližně na 1 m. Délku závěsu změřte 10 x pomocí délkového měřítka. Měřte co nejpečlivěji od místa, kde je závěs připevněn k rameni stojánku do středu kuličky. Závěs má být napnutý, délkové měřítko rovnoběžně. Změřte dobu kmitu sestaveného matematického kyvadla pomocí metody postupných měření. Metoda postupných měření pro stanovení doby kmitu znamená, že zaznamenáte časy průchodu kuličky dolní úvratí závěsu 20 x po 10 kmitech za sebou. Výsledky zapíšete do

- 26 -

Úvod do fyzikálních měření (verze 01/2012) tabulky, která má 10 řádků. Do sloupce T1 se zapíše prvních 10, do sloupce T2 dalších 10 postupných měření. Ve sloupci 100τ bude rozdíl časů T2 – T1, to znamená doba mezi 100 kmity. Ve sloupci τ je jedna setina předcházejícího sloupce, tedy průměrná hodnota pro jeden kmit. Výhodou metody postupných měření je v tomto případě to, že se měří 10 x celková doba pro 100 kmitů, ale měření trvá jen po dobu 200 kmitů Tabulka 3.2 – tabulka postupných měření pro stanovení doby kmitu matematického kyvadla

i

T1 s

i

1

11

2

12

3

13

4

14

5

15

6

16

7

17

8

18

9

19

10

20

100τ s

T2 s

τ s

∆τ s

∆2τ s

τ

∑ ∆τ

∑∆τ

Po měření vypočítejte průměrné hodnoty délky závěsu l a doby kmitu τ a pro tyto veličiny i chyby náhodných měření. Ze vztahu (5.13) vypočítejte gravitační zrychlení g a nakonec chybu stanovení gravitačního zrychlení.

- 27 -

2


Úloha č. 3 – Stanovení gravitačního zrychlení z doby kmitu matematického kyvadla – grafická analýza 1) Pomůcky: matematické kyvadlo (plastiková kulička zavěšená na vlasci na stojánku), délkové měřítko, stopky

2) Teorie: Matematické kyvadlo bylo popsáno v předcházející úloze. V tomto měření se však měří závislost mezi délkou kyvadla a doby kmitu a z grafického průběhu se stanovuje konstanta g. Ze vztahu (5.12) lze vyjádřit

τ = 2π

l g 2 τ . ⇒l = g 4π 2 (5.14)

V tomto vztahu je podíl

g

konstantou a tedy parametrem kvadratické závislosti l=f(τ2),

4π ze které lze vypočítat g. V grafu 1 (vytvořený pomocí tabulkového kalkulátoru MS Excel) jsou naměřené hodnoty závislosti délky závěsu l na době kmitu τ, spolu s regresní křivkou s průběhem polynomu 2. řádu a vypočtenou regresní funkcí. 2

Parametr u x2 v regresní funkci je 0,2236 a ten odpovídá podílu

g

z něj vyplývá, že 4π 2 g = 0,2236 ⋅ 4 ⋅ π 2 . Po dosazení vyjde hodnota g = 8,83 m.s-2. Odchylka od tabulkové hodnoty je dána přesností měření délky závěsu a doby kmitu. V předcházející analýze se závislost prokládala kvadratickou funkcí, vhodnou substitucí je možné dosáhnout lineární závislosti. V případě matematického kyvadla, lze provést substituci T = τ 2 , potom se vztah (5.14) změní na g l= T. 4π 2 (5.15) Průběh v grafu se změní na lineární a na vodorovné ose grafu bude proměnná T, viz obrázek. Tentokráte podíl

g

4π 2

odpovídá parametru u x v regresní funkci grafu.

- 28 -


Vedle substituce je možné graf linearizovat zlogaritmováním. Logaritmováním vztahu (5.14) se získá vztah

log l = log

g

+ 2 log τ ,

4π 2

(5.16) kde je možné provést substituce L = log l , G = log

g

a 4π 2 K = log τ . Vztah (5.16) se změní na jednoduchou lineární závislost L = G + 2K . (5.17) Gravitační zrychlení g je opět možné získat lineární regresí z grafu.

Tentokráte však ze vztahu (5.17) platí g G = −0,6083 = log 2 4π a z toho vyplývá

- 29 -


g = 4π 210 −0,6083 = 9,73 . Z regresní funkce u grafu je též vidět, že parametr u x je 2,025, což se blíží teoretické hodnotě 2 a tím měření potvrzuje teorii.

3) Úkol: Cílem je stanovit gravitační zrychlení g ze závislosti doby kmitu matematického kyvadla na délce závěsu. Hodnota gravitačního zrychlení se získá analýzou grafů.

4) Postup: Měření se provádí ve stejném uspořádání jako úloha č. 2. Zde se však měří doba kmitu při různých délkách závěsu. Délku závěsu měňte postupně od asi 10 cm do 120 cm (nebo naopak), po přibližně 10 cm. Délku vždy pečlivě změřte s přesností na 1 mm. Pomocí stopek změřte příslušné doby kmitu. Pro zvýšení přesnosti neměřte dobu jednoho kmitu, ale doby 20 kmitů za sebou. Naměřené hodnoty zapište do vhodné tabulky v MS Excel, kde v dalších sloupcích dopočítejte substituce pro vztahy (5.15) a (5.17). V MS Excel vytvořte grafy pro závislosti l = f1 (τ ) , l = f 2 (T ) a L = f 3 ( K ) , v grafech zobrazte regresní funkce a z příslušných parametrů dopočítejte gravitační g.

- 30 -


Úloha č. 4 – Vážení mobilního telefonu na klasických laboratorních vahách 1) Pomůcky: pákové laboratorní váhy, sada závaží, mobilní telefon 2) Teorie: Za poslední století bylo vymyšleno a používáno velké množství různých druhů přístrojů pro měření hmotnosti. Jsou založeny na různých principech a velmi rychle se přechází od vah mechanických k elektronickým. Tato úloha je zaměřena na seznámení s měřením na klasických laboratorních pákových vahách, které se dnes prakticky nepoužívají, ale je to zajímavý námět na fyzikální měření. Klasické laboratorní váhy jsou (viz obrázek) ve své podstatě rovnoramenné pákové váhy. Skládají se z podstavce se stavěcími šrouby pro nastavení vodorovné polohy. Na podstavci je umístěn nosný sloupek, na kterém je položeno vahadlo. Vahadlo je z fyzikálního hlediska rovnoramenná páka. Na vahadlo jsou zavěšeny misky. Jak misky, tak vahadlo jsou upevněny na břitech, aby se zajistilo co nejnižší tření.

S vahadlem je spojen ukazatel (jazýček), mířící dolů ke stupnici, umístěné na nosném sloupku. Dílky na stupnici jsou obvykle odprava od 0 do 20, hodnota 10 je dole uprostřed (viz obr.). Na pravou misku vah se obvykle umisťuje vážený předmět, na levou misku vah závaží. V principu je třeba vyrovnat pomocí závaží levou a pravou misku tak, aby byly v rovnováze, podobně jako u historických kuchyňských či kramářských vah. Laboratorní váhy však mají výrazně lepší přesnost až 1 mg a analytické váhy dokonce 0,1 mg. Proto je vážení na laboratorních vahách poněkud složitější. Pokud by byly prázdné váhy dokonalé a dokonale vyvážené, pak by měl jazýček ukazovat na stupnici na hodnotu 10. Avšak nic není dokonale přesné a tak jazýček u prázdných uklidněných vah ukazuje na nějakou hodnotu blízkou 10. Tato rovnovážná poloha se nazývá nulová, značí se N0. Dalším problémem je, že laboratorní váhy jsou netlumené a trvá dlouho, než se jazýček uklidní na nějaké hodnotě. Proto se pro vážení používá tzv. metoda tří kyvů. To znamená, že se odečtou 3 za sebou jdoucí výchylky jazýčku n1, n2, a n3. Nezáleží na tom, zda - 31 -

Úvod do fyzikálních měření (verze 01/2012) 1. a 3. výchylka je vlevo a 2. vpravo, či naopak. Hodnotu n, na které by se jazýček uklidnil, lze dopočítat jako průměr z těchto 3 kyvů 1  n + n3  n=  1 + n2  . 2 2  (5.18) Vyvažovat vážený předmět pomocí závaží na přesnost 1 mg by bylo zdlouhavé, proto se přesná hmotnost zjišťuje pomocí interpolační metody. Nejprve se zjistí nulová rovnovážná poloha prázdných vah N0. Potom se na levou misku vah umístí vážený předmět a ten se vyváží závažím na pravé misce tak, aby se jazýček pohyboval na stupnici vpravo od nulové polohy. Tato polohy se značí N1 a závaží má hmotnost Z1. K závaží se přidá přívažek tak, aby se jazýček kýval stále na stupnici, ale vlevo od N1. Tato hodnota bude N2 a hmotnost závaží Z2 viz obrázek .

Skutečná hmotnost předmětu m se vypočte ze vztahu Z − Z1 m = Z1 + 2 (N 0 − N1 ) . N 2 − N1 (5.19)

3) Úkol: Úkolem je stanovit hmotnost mobilního telefonu vážením na laboratorních vahách. Vážení se provede na levé i pravé misce vah, váží se několikrát a stanoví se náhodná chyba.

4) Postup: Nejprve připravte a ustavte do vodováhy laboratorní váhy. Metodou tří kyvů u prázdných vah zjistěte nulovou rovnovážnou polohu N0. Měří se 5 x a za výslednou hodnotu se bude považovat aritmetický průměr. Na levou misku vah se položte mobilní telefon. Na pravou misku pokládejte závaží ze sady tak, aby se jazýček kýval na pravé straně stupnice, hmotnost závaží bude Z1 a odečtěte tři výchylky n1, n2 a n3. Potom se k závažím přidejte přívažek (asi 100 mg) tak, aby se jazýček kýval na levé straně stupnice. Celková hmotnost bude Z2 a opět odečtěte 3 výchylky. Měřte 5 x a výsledky si zapište do tabulky.

- 32 -


Tabulka 5.4 – tabulka vhodná pro měření metodou tří kyvů

i

Z1 g

n1

n2

n3

Z2 g

n1

n2

n3

N1

N2

m g

1 2 3 4 5

Stejným způsobem zvažte mobilní telefon umístěný na pravé misce vah. Závaží se bude pokládat na levou misku. Dopočítejte metodou tří kyvů (5.18) hodnoty N1 a N2 a metodou interpolační (5.19) hmotnosti m. Dopočítejte nejpravděpodobnější hodnotu m a statistickou chybu měření, pro mobil na levé a pravé misce zvlášť.

- 33 -


Literatura [1] Brož, J. a kol. Základy fyzikálních měření, I. díl. SPN, Praha 1967 [2] Vybíral, B. Zpracování dat fyzikálních měření. MAFY, Hradec Králové 2002 [3] Burianová, L., Čmelík, M., Machonský, L., Panoš, S. Úvod do fyzikálních měření.TUL, Liberec 2012 [4] Englich, J., Úvod do praktické fyziky I, Zpracování výsledků měření. MATFYZPRESS, Praha 2006

- 34 -

Úvod do fyzikálních měření

Recommend Documents